Les technologies numériques ne sont plus des outils neutres, mais sont devenues un environnement formant le comportement, la conscience et les relations sociales. Cela nécessite un passage de l'éthique professionnelle étroite des spécialistes IT à une éthique numérique complexe — un système de principes moraux régissant le développement, l'implémentation et l'utilisation des technologies. Le paradoxe clé de notre époque consiste en ce que le développement technologique dépasse la réflexion éthique, créant un «vakuum normatif» autour de phénomènes tels que l'acceptation algorithmique, l'IA générative et les interfaces neurales.
L'intelligence artificielle et les algorithmes prennent de plus en plus de décisions influant sur la vie des gens : de l'approbation des crédits à la sélection des candidats pour un emploi, jusqu'à la détermination des peines de prison. Cependant, les algorithmes ne sont pas objectifs — ils reflètent les préjugés intégrés dans les données d'entraînement. Un exemple frappant est le système COMPAS utilisé aux États-Unis pour évaluer le risque de récidive des criminels. L'étude de ProPublica en 2016 a montré que l'algorithme surestimait systématiquement le risque pour les Afro-Américains et le sous-estimait pour les Blancs, reproduisant les inégalités sociales historiques.
Fait intéressant : En 2018, Amazon a dû abandonner un algorithme de sélection du personnel qui discrimine les femmes. Le système s'est formé sur la base des CV des employés de la société au cours des 10 dernières années, où la majorité étaient des hommes, et a appris à «punir» les mots caractéristiques des CV féminins (par exemple, «capitaine de l'équipe féminine d'échecs»).
L'éthique des technologies numériques doit prendre en compte le fossé numérique — l'inégalité d'accès aux technologies et aux compétences numériques. La pandémie de COVID-19 a révélé ce problème : tandis que certains pouvaient travailler et étudier à distance, d'autres ont été exclus de la vie socio-économique. Outre l'accès technique, il y a le problème de l'illettrisme fonctionnel — l'incapacité à évaluer l'information de manière critique, à protéger la vie privée et à comprendre la logique des algorithmes.
Les réseaux sociaux et les plateformes sont sciemment conçus pour maintenir au maximum l'attention, en utilisant des connaissances en neurosciences. Le fil d'actualités infini, les notifications, les algorithmes montrant du contenu suscitant des émotions fortes — tout cela forme une économie de l'attention, où l'utilisateur devient un produit. L'éthique nécessite la transparence dans de telles pratiques et la fourniture aux utilisateurs d'un choix réel, et non une illusion de contrôle.
Exemple : En 2021, Facebook (Meta) a été au centre d'un scandale après les révélations de Frances Haugen. Une ancienne employée a montré que la société utilisait sciemment des algorithmes renforcant la colère et la polarisation, car ce contenu augmentait l'engagement, malgré le préjudice pour le dialogue public et la santé mentale des adolescents.
L'automatisation et les systèmes de recommandation limitent progressivement l'autonomie humaine, en réduisant le champ des choix. Les algorithmes de YouTube ou TikTok déterminent quelle information nous verrons ; les navigateurs, quel itinéraire ils choisiront ; les systèmes intelligents de la maison, quel climat il y aura dans l'appartement. La tâche éthique consiste à conserver à l'homme le droit de ne pas être d'accord avec l'algorithme et la possibilité de choix non standard.
En réponse à ces défis, de nouveaux principes éthiques se forment :
Principe de transparence (explicabilité). Les systèmes algorithmiques doivent être explicables aux utilisateurs. En UE, le «droit à l'explication» dans le cadre du GDPR permet déjà de demander des explications des décisions prises automatiquement. Pour les réseaux neuronaux complexes, cela reste une problème technique, ce qui a donné naissance à un domaine séparé — l'IA expliquable (XAI).
Principe d'équité et de non-discrimination. Il nécessite la détection et l'élimination active des biais dans les données et les algorithmes. En pratique, cela signifie la diversité des équipes de développement, l'audit des algorithmes et l'utilisation de «données concurrentes», qui testent la résistance du système à la discrimination.
Principe de confidentialité par défaut (Privacy by Design). La protection de la vie privée doit être intégrée dans l'architecture du système dès le départ, et non ajoutée comme une patch. Cela inclut la minimisation de la collecte de données, leur chiffrement et leur anonymisation.
Principe d'humanocentrisme. Les technologies doivent servir le bien-être et le développement humain, et non l'inverse. Le Groupe européen d'éthique dans les sciences et les nouvelles technologies définit cela comme la nécessité de maintenir le «contrôle humain» sur les systèmes autonomes.
Fait intéressant : En 2019, l'OCDE a adopté les premiers principes intergouvernementaux sur l'intelligence artificielle, destinés à assurer son utilisation innovante et fiable. Parmi les cinq principes : croissance inclusive, équité, transparence, sécurité et responsabilité. Sur cette base, de nombreuses stratégies nationales sont construites.
De nouveaux instituts se forment pour résoudre les dilemmes éthiques :
Comités et conseils éthiques sur l'intelligence artificielle dans les entreprises et les gouvernements.
Audit des algorithmes par des organisations indépendantes, comme l'audit financier.
Éducation numérique, incluant l'alphabétisation éthique à part entière.
L'éthique numérique n'est pas une luxe, mais une condition nécessaire pour prévenir le préjudice technologique et construire un écosystème numérique de confiance. Dans un monde où les technologies s'infiltrent de plus en plus dans la corporéité et la psyché humaine (interfaces neurales, éditer le génome), les anciennes cadres éthiques ne sont pas suffisants. Il faut un dialogue interdisciplinaire constant entre les technologues, les philosophes, les juristes, les psychologues et la société. Le succès ne sera pas celui qui créera la technologie la plus puissante, mais celui qui pourra l'intégrer dans le contexte social, minimisant les risques et maximisant le bénéfice pour l'humanité. L'avenir n'est déterminé pas seulement par ce que nous pouvons créer, mais aussi par ce que nous déciderons de ne pas créer pour des raisons éthiques.
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